The SMOKE Emission Processor and Community Multi-Scale Air Quality Model (CMAQ) applied to Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
As part of an ongoing effort to develop regional-scale air quality modelling capabilities for photo-oxidants and atmospheric aerosols in Canada, the 1995 emission inventories for the US and eastern Canada were processed through the Sparse Matrix Operator Kernel Emissions Model (SMOKE). This was done to prepare gridded, temporalized and speciated emissions for use in the Community Multi-Scale Air Quality Model (CMAQ). SMOKE is a state-of-the-art emission inventory processing system recently developed by the MCNC Supercomputing Center in North Carolina, and CMAQ is an atmospheric chemistry/transport model developed by the US EPA and currently incorporated into their MODELS-3 modelling framework. This is the first time that the 1995 emission inventory for Canada has been processed with SMOKE. The emissions were processed to permit simulation of several scenarios so that issues of trans-boundary pollutant transport and the impact of coal-fired power plants on regional air quality in Southern Ontario could be explored. A July 1999 smog episode that produced elevated levels of ozone and PM2.5 in Southern Ontario has been used as the test case for this study. This paper describes the many challenges that were encountered in gridding, temporalizing and speciating the Canadian emission inventory and presents some of the results of both the emission processing and the air quality modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».